record-test

这是一个关于机器人学的数据集，包含了一个名为LeRobot的机器人的动作和观察数据。数据集共有5个剧集，8847帧，分为一个任务。数据以Parquet格式存储，并配有相应的视频文件。数据集的结构包括动作、观察状态、两个摄像头的图像、时间戳、帧索引等信息。数据集使用了Apache-2.0许可。

原始信息汇总

数据集概述

基本信息

• 许可证: Apache-2.0
• 任务类别: 机器人学
• 标签: LeRobot
• 创建工具: LeRobot

数据集规模

• 总任务数: 1
• 总回合数: 5
• 总帧数: 8847
• 数据文件大小: 100 MB
• 视频文件大小: 500 MB
• 帧率: 30 FPS

数据结构

• 数据格式: Parquet文件
• 数据路径: data/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.parquet
• 视频路径: videos/{video_key}/chunk-{chunk_index:03d}/file-{file_index:03d}.mp4
• 分块大小: 1000
• 训练集划分: 0:5

特征字段

动作特征

• 名称: action
• 数据类型: float32
• 维度: [6]
• 关节位置:
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • gripper.pos

观测特征

状态观测

• 名称: observation.state
• 数据类型: float32
• 维度: [6]
• 关节位置:
  • shoulder_pan.pos
  • shoulder_lift.pos
  • elbow_flex.pos
  • wrist_flex.pos
  • wrist_roll.pos
  • gripper.pos

图像观测

cam1摄像头:

• 名称: observation.images.cam1
• 数据类型: video
• 分辨率: 480×640×3
• 视频编码: av1
• 像素格式: yuv420p
• 非深度图

cam2摄像头:

• 名称: observation.images.cam2
• 数据类型: video
• 分辨率: 480×640×3
• 视频编码: av1
• 像素格式: yuv420p
• 非深度图

索引特征

• 时间戳: float32 [1]
• 帧索引: int64 [1]
• 回合索引: int64 [1]
• 数据索引: int64 [1]
• 任务索引: int64 [1]

技术信息

• 代码库版本: v3.0
• 机器人类型: so101_follower
• 视频参数:
  • 帧率: 30
  • 通道数: 3
  • 无音频

引用信息

• 主页: 信息缺失
• 论文: 信息缺失
• BibTeX引用: 信息缺失

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人技术领域，record-test数据集通过LeRobot平台精心构建，采用先进的传感器采集系统记录真实环境中的机器人操作数据。该数据集包含5个完整任务片段，总计8847帧数据，以30帧每秒的速率捕捉机器人关节位置与视觉信息。数据以分块形式存储于Parquet文件中，每个块包含1000帧数据，确保了高效的数据管理与访问性能。

特点

该数据集在机器人学习领域展现出多维度的数据特征，不仅涵盖6自由度机械臂的关节角度控制指令，还同步记录双摄像头采集的480x640分辨率视觉流。数据架构采用分层设计，将动作指令、状态观测与时间戳信息有机整合，支持端到端的模仿学习与强化学习任务。其独特的时空对齐机制为研究机器人感知与控制闭环提供了可靠的数据基础。

使用方法

研究人员可通过LeRobot生态系统直接加载该数据集，利用其标准化的数据接口访问关节控制序列与视觉观测流。数据集采用分块存储策略，支持流式加载大规模机器人演示数据。用户可基于帧索引与片段索引构建训练批次，实现从原始传感器数据到控制策略的端到端学习 pipeline，为机器人行为克隆与策略优化研究提供完整的数据支撑。

背景与挑战

背景概述

机器人学习领域近年来对高质量示范数据的需求日益增长，record-test数据集应运而生。该数据集由LeRobot研究团队基于开源机器人学习框架构建，专门针对多模态机器人控制任务设计。其核心价值在于整合了机械臂关节状态与双视角视觉观测数据，通过8847帧连续动作-观测序列完整记录了5个任务执行轨迹，为模仿学习与强化学习算法提供了结构化训练基础。

当前挑战

该数据集致力于解决机器人动作规划中的多模态感知融合难题，需协调关节运动与视觉信息的时空对齐。构建过程中面临传感器同步精度控制、大规模视频数据压缩存储等技术瓶颈，同时受限于示教数据采集规模，在任务多样性与动作泛化能力方面存在提升空间。

常用场景

经典使用场景

在机器人学习领域，record-test数据集作为LeRobot框架下的标准化测试资源，其经典应用场景聚焦于机械臂控制任务的算法验证。该数据集通过记录六自由度机械臂的关节位置状态与双视角视觉观测数据，为模仿学习与强化学习研究提供了多模态交互轨迹。研究者可基于连续动作序列与同步视觉反馈，构建从感知到控制的端到端策略模型，有效模拟真实环境中的物体抓取与操作任务。

解决学术问题

该数据集显著缓解了机器人学习研究中真实世界数据采集成本高昂的困境。通过提供结构化标注的机械臂运动轨迹与多角度视觉观测，它支持了动作表征学习、状态估计模型以及跨模态对齐等核心问题的探索。其精确的时间戳与帧索引设计，为动态系统建模与因果推理研究提供了时序关联基础，推动了机器人技能迁移与泛化能力的理论突破。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生的经典研究包括基于时空一致性的行为克隆框架，以及结合逆动力学模型的示教学习系统。部分工作通过提取双视角视觉特征与关节运动关联性，构建了跨模态注意力机制，显著提升了动作预测精度。此外，该数据集的标准化格式促进了LeRobot生态中预训练策略模型的迭代，为分层强化学习与元学习算法提供了基准测试平台。